- 机器翻译综述
唐风绸繆
自然语言处理机器翻译人工智能自然语言处理
机器翻译综述-CSDN博客领域词性标注-CSDN博客一、研究意义机器翻译是自然语言处理和人工智能的重要研究领域,研究如何利用计算机自动地实现不同语言之间的相互转换,也是互联网上常用的服务之一。谷歌翻译、百度翻译和微软必应翻译都提供多种语言之间的在线翻译服务。尽管机器翻译与专业翻译人员在翻译质量上仍存在较大差距,但在一些对翻译质量要求不高的场景中,或在特定的翻译任务中,机器翻译在翻译速度上具有明显优
- 自然语言处理分类
要奋斗呀
自然语言处理
NLP学习Nlp基本分类NLP领域的任务分为两个类别:第一类是人工智能NLP。包括词性标注,分词,语法解析,语言模型,信息检索,信息抽取,语义表示,文本分类。这些任务发展较为成熟,各种相关工作的主要目的是提高当前模型的性能。第二类是人工智障NLP。包括机器翻译,对话系统,问答系统。目前模型的性能尚不尽如人意,有些任务上甚至没有足够多的,真正有影响力的工作。一、文本分类--情感分类1.定义情感分类是
- 鸿蒙Next语音合成技术:从文本到声音的智能转换
harmonyos
鸿蒙Next的语音合成技术通过轻量化架构实现自然语音输出。本文解析CoreSpeechKit核心能力,结合实战案例展示优化策略,助开发者打造沉浸式语音交互体验~一、技术原理与核心能力(一)合成流程拆解文本预处理:分词→词性标注→韵律分析(如识别"今天天气真好"的重音在"真")声学模型:基于Tacotron2架构生成梅尔频谱声码器合成:WaveRNN将频谱转换为语音波形(二)鸿蒙特色能力|功能模块|
- NLP(自然语言处理)技术的主要实现思路
简简单单OnlineZuozuo
m1Python领域m2Java领域自然语言处理人工智能
文章目录NLP(自然语言处理)技术的主要实现思路语句拆分建模分析NLP(自然语言处理)技术的主要实现思路NLP(自然语言处理)技术的主要实现思路是,首先利用自然语言语料库和机器学习技术,将文本信息进行分词和词性标注,从而得到计算机可以理解的结构化表示。然后,利用语义分析技术,将文本信息转换为机器可以理解的概念和语义表示,从而使机器能够正确理解文本信息的含义。最后,利用语言生成技术,将机器理解的概念
- 【AI News | 20250528】每日AI进展
三道杠卷胡
人工智能AIGC计算机视觉语言模型python
AIRepos1、japanese-analyzer“日本語文章解析器”是一款专为中文用户设计的AI驱动日语学习工具。它能对日语句子进行深度智能分析,自动识别并标注词汇的词性、发音和罗马音,并提供详细的中文释义,帮助用户理解日语语法结构和词义。此外,该工具还支持OCR图像识别、语音朗读和整句翻译等功能,并采用流式API响应和自定义设置,提供高效便捷的学习体验。项目已开源,欢迎开发者参与贡献。2、y
- 架构和框架的区别
大海上飞翔
框架架构框架解决方案架构设计
人们对软件架构存在非常多的误解,其中一个最为普遍的误解就是:将架构(Architecture)和框架(Framework)混为一谈。其实很简单,一句话:框架是软件,架构不是软件。框架落脚在“架”字上,可以理解成名词性的,是一个客观性的名词存在,如.NetFramework;而架构体现在“构”字上,理解成构造,是一个动词性的,是一系列动作发生的策略性体现。框架是一种特殊的软件,它并不能提供完整无缺的
- 大语言模型 vs NLTK/SpaCy:NLP工具的代际跃迁与互补之道
赛卡
自然语言处理语言模型人工智能
大语言模型vsNLTK/SpaCy:NLP工具的代际跃迁与互补之道技术代际差异:从「工具包」到「智能体」的进化如果说NLTK和SpaCy是「文本处理的瑞士军刀」,那么大语言模型(LLMs)就是「会思考的AI助手」。这种代际差异体现在三个层面:1.能力维度的颠覆式突破基础任务:大模型通过「上下文学习」实现零样本/少样本分词、词性标注,如GPT-4在CoT提示下的分词准确率可达98.7%,与SpaCy
- nltk-英文句子分词+词干化
Jo乔戈里
c#开发语言
一、准备工作①安装好nltk模块并在:nltk/nltk_data:NLTKData链接中手动下载模型并放入到对应文件夹下。具体放到哪个文件夹,先执行看报错后的提示即可。②准备pos_map.json文件,放置到当前文件夹下。该文件用于词性统一{"NN":"n","NNS":"n","NNP":"n","NNPS":"n","PRP":"n","PRP$":"n","VB":"v","VBD":"
- 背单词工具(C++)
超级小狗
程序及项目c++开发语言
功能分析生词本管理:创建生词本文件:在构造函数中创建了“生词本.txt”“背词历史.log”“历史记录.txt”三个文件。添加单词:用户可以输入单词、词性和解释,将其添加到生词本中。查询所有单词:展示生词本中所有的单词、词性和翻译。精确查词:用户可以选择按照单词、词性或中文解释进行查词,并显示查询结果。删除单词:根据用户输入删除生词本中的特定单词。背词功能:背生词:从生词本中读取单词进行背诵,背诵
- 中文分词与数据可视化02
晨曦543210
中文分词自然语言处理
jieba库简介jieba(结巴分词)是一个高效的中文分词工具,广泛用于中文自然语言处理(NLP)任务。它支持以下功能:分词:将句子切分为独立的词语。自定义词典:添加专业词汇或新词,提升分词准确性。关键词提取:基于TF-IDF或TextRank算法提取文本关键词。词性标注:识别词语的词性(如名词、动词)。并行分词:加速大规模文本处理。核心函数与用法1.分词功能jieba.cut(sentence,
- [自然语言处理] NLP-文本预处理-详解
AIAdvocate
自然语言处理easyui人工智能python文本预处理
一、认识文本预处理1文本预处理及其作用文本语料在输送给模型前一般需要一系列的预处理工作,才能符合模型输入的要求,如:将文本转化成模型需要的张量,规范张量的尺寸等,而且科学的文本预处理环节还将有效指导模型超参数的选择,提升模型的评估指标.2文本预处理中包含的主要环节文本处理的基本方法文本张量表示方法文本语料的数据分析文本特征处理数据增强方法2.1文本处理的基本方法分词词性标注命名实体识别2.2文本张
- LSTM的简单模型
D11PMINDER
deeplearninglstm人工智能rnn
好的,我来用通俗易懂的语言解释一下这个LSTMTagger类是如何工作的。1️⃣类的目的这个LSTMTagger类是一个用于自然语言处理(NLP)任务的模型,目的是标注输入的句子,通常用于词性标注(例如,标注每个词是名词、动词、形容词等)。它的核心是一个LSTM(长短时记忆网络),这是一种可以处理序列数据的神经网络。2️⃣模型的组成部分1.word_embeddings(词向量嵌入)self.wo
- 语法长难句
Halle!
小语种
目录一简单句二英语句子的基本结构三句子的成分(词性的问题)-----重重之重谓语主语宾语表语四并列句五名词性从句六定语和定语从句七状语和状语从句八句子所有成分大总结九补充十英语的特殊结构十一虚拟语气十二情态动词一简单句什么是英语句子?必须具备主谓结构,并且主语一定是谓语动作的发出者,如果有宾语,宾语一定是谓语的动作的承受者。中文的句子可以没有主语谓语宾语其中一个,如它死了(无宾语)。我很漂亮(没有
- Python NLTK库【NLP核心库】全面解析
老胖闲聊
python自然语言处理开发语言
以下是关于PythonNLTK(NaturalLanguageToolkit)库的全面深入讲解,涵盖核心功能、应用场景及代码示例:NLTK库基础一、NLTK简介NLTK是Python中用于自然语言处理(NLP)的核心库,提供了丰富的文本处理工具、算法和语料库。主要功能包括:文本预处理(分词、词干提取、词形还原)句法分析(词性标注、分块、句法解析)语义分析(命名实体识别、情感分析)语料库管理(内置多
- 青少年编程与数学 02-016 Python数据结构与算法 29课题、自然语言处理算法
明月看潮生
编程与数学第02阶段青少年编程python自然语言处理编程与数学算法
青少年编程与数学02-016Python数据结构与算法29课题、自然语言处理算法一、文本预处理1.分词(Tokenization)2.停用词过滤(StopWordsRemoval)二、词性标注(Part-of-SpeechTagging)1.基于规则的词性标注2.基于统计的词性标注三、命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)1.基于规则的NER2.基于深度学习的NER四
- 架构和框架的区别
瓜子三百克
什么是架构架构的理解
人们对软件架构存在非常多的误解,其中一个最为普遍的误解就是:将架构(Architecture)和框架(Framework)混为一谈。其实很简单,一句话:框架是软件,架构不是软件。框架落脚在“架”字上,可以理解成名词性的,是一个客观性的名词存在,如.NetFramework;而架构体现在“构”字上,理解成构造,是一个动词性的,是一系列动作发生的策略性体现。框架是一种特殊的软件,它并不能提供完整无缺的
- AI学习之自然语言处理(NLP)
臣妾写不来啊
AI技术人工智能学习自然语言处理
自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学、人工智能和语言学领域的交叉学科,旨在让计算机能够理解、处理和生成人类语言。以下为你详细介绍:自然语言处理的关键技术词法分析:将文本拆分成一个个单词或词素,同时确定每个词的词性。例如,对于句子“我喜欢苹果”,词法分析可能会将其拆分为“我/代词”“喜欢/动词”“苹果/名词”。这是自然语言处理的基础步骤,为后续的分析
- SpringAI+DeepSeek大模型应用开发——1 AI概述
空说
人工智能javaspringaispring
AI领域常用词汇LLM(LargeLanguageModel,大语言模型)能理解和生成自然语言的巨型AI模型,通过海量文本训练。例子:GPT-4、Claude、DeepSeek、文心一言、通义干问。G(Generative)生成式:根据上文预测之后应该出现哪个文本,从而形成连续的文本输出P(Pre-trained)预训练:通过大规模的文本数据进行预训练,让大模型可以理解人类语言的语法、词性。T(T
- NLP实践:pytorch 实现基于LSTM的预训练模型以及词性分类任务
某科学の憨憨
pytorchlstmpython语言模型神经网络自然语言处理分类
环境版本配置1:CUDA版本:Cudacompilationtools,release11.8,V11.8.89在cmd中用以下指令查看nvcc-V**2:cudnn版本:**8700importtorch#用这个查看print(torch.backends.cudnn.version())3:python版本:3.94:Pytorch版本:torch2.0.0+cu1185:nltk:3.8.1
- 每天五分钟玩转深度学习PyTorch:搭建LSTM算法模型完成词性标注
每天五分钟玩转人工智能
深度学习框架pytorch深度学习pytorchlstm词性标注人工智能机器学习
本文重点本文通过LSTM算法模型来解决一个实际问题,也就是如何使用LSTM完成词性预测,下面我们搭建两个模型,一个是单词级别的,另外一个是字母级别的,大概的步骤就是,字母级别的LSTM将每个单词的字母作为输入,然后取最后一个时刻作为整个单词的表示,然后将文本中所有的单词的表示stack组合构成最终的文本向量表示,然后和文本数据经过embedding层编码的向量表示cat起来,共同输入到单词级别的L
- 200个英语常用词根词缀
HASHMOTO
英语其他
前言词汇分为简单词和合成词,合成词又可分为派生词和复合词。派生词由词根和词缀构成,词缀又分为前缀和后缀。词根(stem)决定单词基本意思,后缀(suffix)决定单词词性,前缀(prefix)改变单词意思。二叉树表示法如下:词汇简单词合成词复合词派生词词根词缀前缀后缀英语是表音文字,从发音的角度来看,单词由音节构成,音节由音素构成。而音素分为,辅音和元音。单个元音可构成一个音节,不过大多数音节由辅
- 知识图谱问答系列文档(一)——思知机器人简介
AI小波哥
智能问答自然语言处理知识图谱
(一)思知项目介绍思知机器人项目简介知识图谱对话机器人思知机器人项目简介思知项目开放了对话机器人、知识图谱、语义理解、自然语言处理工具。知识图谱融合了两千五百多万的实体,拥有亿级别的实体属性关系,机器人采用了基于知识图谱的语义感知与理解,致力于最强认知大脑。自然语言处理工具包的功能有:中文分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、文本摘要、新词发现、情感分析等。开放的项目有:-知识图谱-对话机器人
- REST 架构风格
maweitao2014
Web架构rest
目前基于网络应用的架构风格主要有三种:RPC架构风格将服务器看作是由一些过程组成,客户端调用这些过程来执行特定的任务。SOAP就是RPC风格的一种架构。过程是动词性的(做某件事),因此RPC建模是以动词为中心的。分布式对象架构风格认为服务器是由一些对象和对象上的方法组成,客户端通过调用这些对象上的方法来执行特定的任务。并且客户端调用这些对象上的方法应该就像是调用本地对象上的方法一样,这样开发就可以
- RNN及其变体
EmbodiedTech
人工智能大模型自然语言处理
第三章RNN及其变体1认识RNN模型【根据RNN内部结构,可以分为哪几类】定义循环神经网络:一般接受的一序列进行输入,输出也是一个序列作用和应用场景RNN擅长处理连续语言文本,机器翻译、文本生成、文本分类、摘要生成RNN模型的分类根据输入与输出结构NVsN:输入和输出等长,应用场景:对联生成;词性标注;NERNVs1:输入N,输出为单值,应用场景:文本分类1VsN:输入是一个,输出为N,应用场景:
- C# JIEBA.NET分词器开发指南
老胖闲聊
C#c#.net开发语言
JIEBA.NET是Jieba分词器的.NET实现版本。Jieba是一个流行的中文分词工具,最初是用Python编写的,而JIEBA.NET将其移植到了.NET平台。它的核心功能是将连续的中文文本切分成有意义的词语(分词),并支持关键词提取、词性标注等功能。以下将通过JIEBA.NET的工作原理、分词过程拆解和案例实战三部分来进行详细讲解:一、工作原理1.分词的基本原理中文分词是将连续的中文字符序
- 对象的介绍及使用
..儒
javascript前端开发语言
对象简介1.对象是什么?对象是一种数据类型无序的数据的集合2.对象有什么特点?无序的数据的集合可以详细的描述描述某个事物对象的使用:用它保存多个数据1.对象声明语法let对象名={} let对象名=newObject()例如://声明了一个person的对象letperson={}实际开发中,我们多用花括号。{}是对象字面量属性数据描述性的信息称为属性,如人的姓名、身高、年龄、性别等,一般是名词性
- 程序员的英语学习| 当我开始用deepseek学习英语单词 Day02
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单词分析:词性分类+同义词+例句+常见搭配单词来源文章:Turkey:Seismicshock|土耳其:地震冲击一、单词分析名词:earthquakes-(n.)地震同义词:tremor,quake例句:TheearthquakesinTurkeycausedwidespreaddestruction.翻译:土耳其的地震造成了大规模的破坏。常见搭配:strongearthquakes(强烈地震),
- Transformer架构深度研究报告(二、分层原理)
jiaojieran
transformer深度学习人工智能
一、Transformer不同层作用剖析1.1低层作用在Transformer架构中,低层(1-3层)主要承担着局部语法建模的关键任务,其对语言基础结构的理解和处理为后续高层语义分析奠定了坚实基础。在词性标注(POStagging)任务中,低层通过对相邻词之间关系的细致捕捉,能够精准判断每个词的词性。例如在句子“Thedogrunsfast”中,对于“runs”这个词,低层模型会关注其与相邻词“d
- spacy词性标注解释【dep、pos、tag】
Zswdhy
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目录dep:tag:pos:关系表示dep:ROOT--None中心词,通常是动词最重要的词,从它开始,根节点acl--clausalmodifierofnoun(adjectivalclause)形容词性从句acomp--adjectivalcomplement形容词的补充advcl--adverbialclausemodifieradvcl用于修饰谓语的状语从句advmod--adverbia
- 英语单词词性顺口溜_英语单词词性分类
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英语单词词性顺口溜
词性分类(共6篇)词性分类和用法短语类型及用法语文语法基础知识——词性一、实词:A、名词:表示人和事物名称的词。表示人的名称,如同志、作家、鲁迅、学生表示具体事物,河流、高山、长江、高原表示抽象事物,如政治...2018-09-23阅读全文>>英语单词词性分类_英语_初中教育_教育专区。英语里的词汇分为10种词性,分别......2020-12-21阅读全文>>英语单词词性大全英语单词词性n.名词
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
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1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
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webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
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java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
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yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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- MySQL安装文档
liyong0802
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工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比